XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System高损耗
与Hybrid de Bruijn代码的高静态自由空间量子通信的时机和同步
抽象的基于卫星 - 长距离 - 无距离 - 空间量子密钥分布有可能实现全球量子安全通信网络。检测从空间发送的微弱量子光脉冲需要高度准确且健壮的经典计时系统才能从噪声中挑出信号，并允许对发送和接收的钥匙位进行对帐。对于这种高损耗应用，提出了基于DE Bruijn序列的断层 - 耐受性同步信号编码和解码方案。在实验室条件下测试了代表性的同步时间系统，并且即使在高损失下，它也证明了误差校正算法的高容差。还讨论了该解决方案的性能限制，并分析了方案和估计的计算开销的最大误差耐受性，从而可以在实际的时间系统上实现 - 芯片上实现。该解决方案不仅可以用于同步高损耗通道，例如卫星和地面站之间的通道，而且还可以扩展到具有低损耗，较高误差率的应用，而且需要可靠的同步，例如量子和非量子通信在地面上的自由行空间或光纤空间上。
1914 - 1918 年西线航空工程
第一次世界大战期间，英国在西线发展空中武器，代表着国家资源利用方式的一次彻底、前所未有的变革，即利用技术机会取得战术和作战优势。后勤能力是空中优势和“现代战争方式”——间接、可预测的炮火——的先决条件。皇家飞行队的后勤参谋由准将罗伯特·布鲁克-波普汉姆领导，在满足三维战争需求方面表现出了相当大的灵活性。维持足够数量的前线飞机需要大量熟练和半熟练的人员，他们大多位于战区之外，以持续的高节奏工作，同时应对快速的技术变化和高损耗。这些要素形成了一个复杂、动态和集成的网络，该网络还具有部分自我维持能力，即以打捞和维修的形式，能够弥补飞机和航空发动机生产的不足以及不可预测的需求。西线战场制定的后勤原则为英国皇家空军在第二次世界大战中的胜利奠定了基础，并预示了当今全球供应链的管理实践，同时也证明了后勤和空中力量的持久相互依存关系。
使用直接检测装置在能量过滤 TEM 中获取中等能量损失下的标记生物样本的元素映射
EELS 技术已应用于材料科学，以单原子灵敏度绘制元素图谱 5–7，并应用于生物科学，以检测和量化多种内源性元素。8–11 EELS 技术可应用于透射电子显微镜 (TEM) 模式，通常称为能量过滤 TEM (EFTEM) 12–16，或应用于扫描透射电子显微镜 (STEM) 模式，称为 STEM-EELS 或 EELS 光谱成像。17–22 虽然 EFTEM 模式的灵敏度低于 STEM-EELS，但它提供的视野更大，至少大一个数量级，通常为 105–107 像素，而 STEM-EELS 为 103–105 像素。 10,17 对于某些生物应用，更宽广的视野与分辨率或灵敏度同样重要，例如使用彩色 EM 电子探针同时标记细胞中的多种细胞蛋白质/细胞器。23–25 在我们开发的方法中，通过依次沉积与二氨基联苯胺结合的特定镧系元素螯合物来实现多个目标分子的定位，这些螯合物被正交光敏剂/过氧化物酶选择性氧化。23 然后将通过 EFTEM 模式获得的镧系元素的芯损耗或高损耗（M 4,5 边缘）元素图/图以伪彩色叠加到常规电子显微照片上以创建彩色 EM 图像。23,26,27
用于发现药物靶点的知识图谱增强张量分解模型
药物发现和开发过程漫长而昂贵，平均每种药物花费超过 10 亿美元，耗时 10 至 15 年。为了减少整个过程中的高损耗，近十年来，人们对将机器学习方法应用于药物发现和开发的各个阶段的兴趣日益浓厚，尤其是在最早的阶段——识别可用药的疾病基因。在本文中，我们开发了一种新的张量分解模型来预测治疗疾病的潜在药物靶标（基因或蛋白质）。我们使用从 Open Targets 和 PharmaProjects 数据库中提取的数据，创建了一个三维数据张量，包含 1,048 个基因靶标、860 种疾病和 230,011 个证据属性以及将它们联系起来的临床结果。我们利用从面向药物发现的知识图谱中学习到的基因靶标表示丰富了数据，并应用我们提出的方法来预测未知基因靶标和疾病对的临床结果。我们设计了三种评估策略来衡量预测性能，并对几种常用的机器学习分类器以及贝叶斯矩阵和张量分解方法进行了基准测试。结果表明，结合知识图谱嵌入可显著提高预测准确性，并且训练张量分解和密集神经网络的效果优于所有其他基线。总之，我们的框架结合了两种积极研究的机器学习方法来识别疾病目标，即张量分解和知识图谱表示学习，这可能是进一步探索数据驱动药物发现的有希望的途径。